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图形数据库经典产品Neo4j的核心人员力作。 世界上的大部分领域实际上都可以建模成图,而软件发人员或是数据库管理人员却在辛辛苦苦地将这些图转化成关系型数据库中的表。想象一下,假如你再也不用去做这样的转化,假如数据库的迁移可以变得轻松简单,你愿意去受一个全新的数据库吗?图数据库就是这样一个完全不同于关系型数据库的新型数据库,它处理的是大规模的数据和不断变化的需求,并且拥抱它们。 《图数据库》系统地介绍了图数据库的历史由来、建模方法、工作原理和一些真实的用户用例,详细地说明了图数据解决的是什么样的问题,并以Neon4j数据库和Cypher查询语言为例,阐述了图数据库的建模方法和领域用例,*后还介绍了图数据库的工作原理以及一些实用的图论算法。 《图数据库》的三位作者均为图数据库经典产品Neo4j的

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本书内容严谨精细、生动活泼,从内容来看,共分为四大部分,共11章。

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季昕华、徐羽作序,连城/胡熠/武泽胜/肖磊/靳志辉联袂推荐 腾讯专家首次分享Spark*实践 基于真实数据,用案例分析全面解读大数据应用设计

本书由资深大数据专家倾力造 以Hadoop 3.x及其周边框架为主线,介绍了整个Hadoop生态系统主流的大数据发技术。 涵盖Hadoop 3.x生态系统各框架HDFS、MapReduce、YARN、ZooKeeper、HBase、Hive、Sqoop和数据实时处理系统Flume、Kafka、Storm、Spark以及分布式搜索系统Elasticsearch等的基础知识、架构原理、集群环境搭建,同时包括常用的Shell命令、API操作、源码剖析,并通过实际案例加深对各个框架的理解与应用。 全书深浅出,使用了大量直观的易于理解的图示,代码可读性强,即使没有任何大数据基础的读者,也可以对照书中的步骤成功搭建属于自己的大数据集群,通过对本书的学习,读者能够对大数据相关框架迅速理解并掌握,可以熟练使用Hadoop 3.x集成环境行大数据项目的发。 为方便读者使用本书,书中还提供了源代码和PPT课件,扫描本书前言中的二维码即可下载,作者还为本书

介绍大数据发展趋势和基于Spark的生态环境,全面系统地提供Spark发的基础知识,提供基于Docker容器发环境和编程实例,引导Spark技术学习者快速门,系统的掌握Spark的编程技术。

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从哲学、数学、物理、统计,到测量、实验、辩证、分析,用谈天说地的方式激发思考,归纳总结数据科学的实质及成就一位数据科学家所需要的基本素养。


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2014年天猫双11购物狂欢节成交额创下了571.12亿元的纪录! 交易创建峰值能力达到每秒钟8万笔,支付宝的支付峰值突破了每分钟285万笔。 成功创下这项纪录背后,有ODPS很大的功劳! *集团副总裁刘振飞表示,云计算在今年双11起到了非常重要的基础性作用。天猫、*、支付宝的大数据处理,都是基于阿里云计算的大数据处理平台ODPS完成,ODPS为天猫双十一的商品个性化推荐提供了技术支持,这是自主研发能力的一个很大提升。 ODPS(OpenDataProcessingService)是*自主研发的海量数据处理和分析的服务平台,主要应用于数据分析、海量数据统计、数据挖掘、机器学习和商业智能等领域。目前,ODPS不仅在阿里内部得到广泛应用,享有很好的口碑,正逐步走向第三方开放市场? 本书是学习和掌握ODPS的权威指南,作者来自阿里ODPS团队。 本书包括以下重

2013年6月26日,Oracle数据库的**版本12c终于正式发布了,这是一个全新的数据库版本,是Oracle向云计算领域开拓的坚定体现,这一版本中*引人瞩目的新技术是多租户选件(MultitenantOption),这一选件的实现基础是插接式数据库(PluggableDatabase),通过这一特性,Oracle可以将以前Schema级别的用户隔离上升到PDB级别的数据库隔离,这一特性是为云计算而生的,现在不同的用户共享一个大的容器(Container),而在容器中作为独立的个体存在,不论从管理、安全和易用性上都得到了提升。更重要的是,这个特性可以大大简化数据库的整合与迁移。 随着这一版本发布,Oracle新的关键词被推出“Plug into the Cloud(插入‘云’端)”,通过Oracle12c发布前与微软和SalesForce确立的合作关系,甲骨文已经在两大系统上嵌入了云平台,由此可见Oracle公司的布局与决心。 根据Gartne



Oracle ACE总监、Oracle畅销书作者盖国强亲自策划,汇集五位一线Oracle DBA工作思考的心得,从不同视角展示数据库诊断与优化的思路。

《Oracle 18c 必须掌握的新特性:管理与实战》重介绍了以下内容: 1. Oracle 软件版本和补丁的变化规则。 2. Oracle 多租户架构的概念,以及如何管理CDB和PDB。 3. Oracle In-Memory 特性的概念和使用。 4. Oracle Sharding 分片环境的搭建和维护。 5. 在Oracle 18c中如何管理和配置ASMFD和Flex ASM。 6. Oracle 18c RAC在管理上与之前版本的区别,如何管理18c中的GIMR和CHM。


1.描述的模型范围广泛,以影响力传播模型为主,兼顾选举模型、博弈论模型、传染病模型等网络传播模型。 2.对模型之间的关系作了一定阐述。这是研究论文中很少涉及的,在其他综述性文章和专著中也涉及不多。模型的比较分析有利于研究者和实践者分清模型的适用场合,更有的放矢地应用也有成果。 3.包括网络传播中的*模型和算法,如基于反向可达集合的影响力*化算法、基于Shapley值的网络影响力中心度算法、包含竞争和互补关系的传播模型和算法等。 4.数学和算法描述描写深,使得本册图书区别于一般综述性文章,能够给读者了解从事这方面研究的关键技术内容和背景。

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机器学习的应用是高度自度化且自动修正的。学习到的数据越多,机器学习应用需要的人工干预越少。为了解决现实世界中复杂的数据问题,科学家们发出专门的机器学习算法来解决这些问题。数据科学正是通过算法和统计分析来帮助读者从现有数据中获取新知识的。 本书将解决如何高效地行数据分类及预测的问题。本书主要讲解7种数据科学算法,有k*近邻算法、朴素贝叶斯算法、决策树、随机森林,k-means聚类、回归分析和时间序列分析。 此外,你还会掌握如何对数据行预聚类,以便针对大型数据集行优化和分类。*后,你将了解如何根据数据集中的现有趋势来预测数据。本书的各章还有配套的练习题,以帮助你夯实内容,扩展相关知识。读完本书后,你将了解如何选择机器学习算法行聚类、分类或回归,并知道选择哪种算法来解决实际问题。 本书主要包括以下